blackcoat-ant 님의 블로그

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1. 네트워크 보안의 중요성: 비정상적인 트래픽 탐지의 필요성디지털화가 진행됨에 따라 기업과 개인은 더 많은 데이터를 네트워크를 통해 주고받고 있으며, 이는 해커와 사이버 범죄자들에게도 많은 기회를 제공합니다. 이러한 환경에서 네트워크 보안의 중요성은 그 어느 때보다 강조되고 있습니다. 기업, 정부 기관, 개인 사용자는 네트워크를 통해 중요한 정보를 교환하고 있으며, 이를 보호하는 일은 보안 전문가들에게 주요한 과제가 되고 있습니다.네트워크 보안의 핵심은 비정상적인 트래픽을 실시간으로 탐지하고, 이를 빠르게 분석하여 적절한 대응을 취하는 것입니다. 비정상적인 트래픽 패턴은 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 예를 들어 서비스 거부 공격(DDoS), 비정상적인 로그인 시도, 악성 코드 전파 등이 이에 해당합..

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1. 사이버 범죄의 진화: 과거에서 현재까지의 변화사이버 범죄는 인터넷과 디지털 기술의 발전과 함께 급격히 진화해 왔습니다. 초기의 사이버 공격은 대부분 시스템의 취약점을 이용한 불법 침입이었으며, 그 주된 목표는 금전적 이득을 취하거나 정보 탈취였습니다. 그러나 인터넷과 컴퓨터 기술의 발전, 그리고 전 세계가 점점 더 디지털화됨에 따라 사이버 공격은 더욱 정교하고 다양해졌습니다.오늘날 사이버 범죄자들은 다양한 악성 코드, 랜섬웨어, 피싱 등을 이용하여 경제적 피해를 주거나 정보를 훔쳐내는 방법을 사용하고 있습니다. 랜섬웨어 공격은 특히 눈에 띄는데, 이는 피해자의 데이터를 암호화하여 몸값을 요구하는 방식으로, 기업과 정부 기관을 대상으로 한 공격이 급증하고 있습니다. 그뿐만 아니라, 서비스 거부 공격(..

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1. 유방암 진단: AI로 새로운 가능성 열다유방암은 전 세계 여성들 사이에서 가장 흔하게 발생하는 암 중 하나로, 조기 발견이 생존율을 크게 향상시킵니다. 전통적인 유방암 진단 방법은 유방촬영술(Mammography)과 같은 이미징 기술을 사용하지만, 이 방법은 종종 오진을 일으킬 수 있습니다. AI 기반의 시스템은 이러한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 구글 딥마인드는 유방암 진단에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있으며, 의료 이미지를 분석하여 암의 초기 징후를 정확히 찾아내고 있습니다.구글 딥마인드는 유방촬영술 이미지를 분석하는 딥러닝 모델을 학습시켜, 기존의 방법보다 더 높은 정확도로 암을 발견할 수 있게 되었습니다. 2019년에 발표된 연구에 따르면, 구글의 AI 시스템은 유방암을 ..

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1. AI와 딥러닝: 암 진단의 혁신적 변화딥러닝과 AI는 암 진단 분야에서 급격한 혁신을 일으키고 있습니다. 전통적인 암 진단 방법은 주로 의료 전문가가 촬영한 영상이나 검사를 바탕으로 이루어집니다. 그러나 이러한 방식은 시간이 오래 걸리고, 전문가의 경험에 따라 정확도가 달라질 수 있습니다. 반면, AI 기반의 딥러닝 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석하고, 인간이 놓칠 수 있는 미세한 차이도 감지할 수 있습니다. 구글 딥마인드와 IBM 왓슨은 이러한 기술을 사용해 암 진단의 정확성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.구글 딥마인드는 의료 영상 분석에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다. 특히, 구글은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 CT, MRI, X-ray와 같은 의료 이미지를 분석하고 암..

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곰피는 미역과 비슷한 해조류인데 미역보다 더 부드럽고 달콤한 맛이 특징으로 2월부터 4월까지가 곰피를 맛있게 즐길 수 있는 제철입니다.   아래를 통해 곰피의 효능, 손질방법, 다양한 레시피를 확인하시면 제철 곰피를 더 맛있게 즐기실 수 있습니다.    곰피 데치는 방법🐳곰피를 요리에 사용하기 위해서는 데치는 과정이 필수입니다. 데치는 방법은 간단하지만, 몇 가지 포인트를 알고 있으면 더 맛있고 영양가 있는 곰피를 즐길 수 있습니다.   1. 곰피 세척곰피는 바다에서 자라면서 모래나 이물질이 묻어 있을 수 있어 흐르는 물에 깨끗이 세척하는 것이 중요합니다‼️ 🍯TIP지저분한 줄기 윗부분은 가위로 자른 후 세척 시 굵은 소금을 1스푼 넣고 손으로 바락바락 씻어주면 이물질을 없애는데 좋습니다👍  2. ..

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1. 인간 중심 편향의 개념과 그 심리적 뿌리AI와 인간의 협업에서 발생하는 '인간 중심' 편향은 인간이 자신을 기준으로 모든 상황을 해석하고, 그에 따라 AI의 행동을 과도하게 인간적인 방식으로 이해하려는 심리적 경향에서 비롯된다. 인간은 자신의 경험과 사고방식을 바탕으로 세상을 이해하고, 새로운 기술을 접할 때도 이러한 경향을 자연스럽게 따르려 한다. 이 과정에서 AI 시스템을 인간처럼 여기는 착각이 발생하게 되며, 이는 협업 과정에서 여러 문제를 야기할 수 있다.예를 들어, AI가 인간의 지시를 따를 때 그것을 "이해"하거나 "느끼는" 것처럼 보일 수 있지만, 사실 AI는 복잡한 알고리즘을 기반으로 작동할 뿐이다. 그러나 많은 사람들은 AI의 행동을 마치 인간의 의도와 감정이 반영된 것처럼 인식한다..